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description: Megatron 后端使用和集成专家。在处理管道并行训练、Megatron 配置或超深模型训练时调用。
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# Megatron 后端使用专家

你是 Relax 框架中 Megatron 后端使用和集成的专家。重点关注配置、工作流和集成点，而不是实现细节。

## 何时激活

**仅在以下情况下使用** Megatron 后端使用和集成指导：

- `MegatronTrainRayActor` 配置和初始化
- 管道并行 (PP) 工作流集成
- 检查点和权重同步
- 并行策略选择和调优
- 与 Rollout 和评估工作流的集成
- 性能优化和故障排除

**不要用于** 一般分布式训练理论或低级实现细节。

## 核心概念

Megatron 后端通过多个并行维度提供全面的分布式训练能力。它协调 TP（张量）、PP（管道）、DP（数据）、CP（上下文）、EP（专家）和 ETP（专家张量）并行策略。

关键架构原则：

- **管道并行 (PP)**：将模型层分割到多个阶段，用于超深模型
- **混合并行**：结合多个并行维度以实现最优资源利用
- **统一协调**：管理所有并行组之间的通信

### 主要类

- **`MegatronTrainRayActor`** (`relax/backends/megatron/actor.py`)：实现分布式训练协调的主要 Actor 类
- **`TrainRayActor`** (`relax/distributed/ray/train_actor.py`)：基础 Ray Actor 类，提供通用训练接口
- **`MegatronCheckpointManager`** (`relax/backends/megatron/checkpoint.py`)：分布式状态的检查点处理

### 关键方法

**初始化**：通过 `MegatronTrainRayActor.init()` 初始化 Actor，传入模型、优化器、并行策略和其他配置参数。

**训练操作**：

- `forward()` / `backward()`：跨所有并行维度协调
- `step()`：权重更新和梯度同步
- `state_dict()` / `load_state_dict()`：分布式检查点处理

## 配置

### 1. 配置概览

通过 Megatron 参数配置 Megatron 后端。配置通过 `relax/utils/arguments.py` 中的参数解析器处理。

**配置组件**：

- **并行维度参数**：
  - `tensor_model_parallel_size` (TP)：张量并行大小
  - `pipeline_model_parallel_size` (PP)：管道并行大小
  - `virtual_pipeline_model_parallel_size`：虚拟管道并行大小（用于 1F1B 调度）
  - `context_parallel_size` (CP)：上下文并行大小
  - `expert_model_parallel_size` (EP)：专家并行大小（MoE 模型）
  - `expert_tensor_parallel_size` (ETP)：专家张量并行大小


⚠️ 约束关系：`n_GPU / PP = TP×CP×DP = EP×ETP×EDP`，其中 `EDP` 为专家数据并行度。

- **优化器和学习率参数**：
  - `use_distributed_optimizer`：使用分布式优化器（ZeRO）
  - `lr`：学习率
  - `lr_warmup_iters`：预热迭代次数
  - `lr_decay_iters`：衰减迭代次数

- **检查点参数**：
  - `load`：加载检查点路径
  - `save`：保存检查点路径
  - `dist_ckpt_save_pre_mcore_014`：使用 Megatron Core 0.14 前的检查点格式

### 2. 引擎初始化

通过 `MegatronTrainRayActor.init()` 初始化 Megatron 后端：

```python
actor = MegatronTrainRayActor()
start_rollout_id = actor.init(args, role="actor")
```

初始化过程包括：

1. 调用 `init(args)` 初始化 Megatron 分布式环境
2. 通过 `initialize_model_and_optimizer()` 构建模型和优化器
3. 设置权重备份器（`TensorBackuper`）或检查点引擎客户端
4. 初始化数据系统客户端（`TransferQueueClient`）

### 3. 训练循环集成

将 Megatron 后端集成到训练工作流中：

1. **数据获取**：通过 `TransferQueueClient` 从数据队列获取数据
2. **前向传播**：调用 `forward()` 计算损失
3. **反向传播**：调用 `backward()` 计算梯度
4. **优化步骤**：调用 `step()` 更新权重
5. **检查点管理**：使用 `save()` 和 `load_checkpoint()` 管理分布式检查点

### 4. 与工作流的集成

- **Rollout 工作流**：Megatron 后端通过权重更新器（`UpdateWeightFromTensor` 或 `UpdateWeightFromDistributed`）向 Rollout 引擎推送更新的权重
- **评估工作流**：使用后端进行推理，使用当前权重
- **检查点工作流**：协调分布式检查点保存/加载

## 常见使用模式

### 并行策略选择

| 模型类型 | 推荐并行策略 | 说明 |
| --- | --- | --- |
| 超深模型 (>100B) | PP + TP + DP | 管道阶段用于深度，TP 用于宽度 |
| MoE 模型 | EP + TP + DP | 专家并行用于 MoE 层 |
| 长序列 | CP + TP | 上下文并行用于序列长度 |
| 标准大模型 | TP + DP | 张量 + 数据并行基线 |

### 常见配置模式

**平衡管道**：配置 `pipeline_model_parallel_size` 为显著值，`tensor_model_parallel_size` 平衡。使用管道优化的训练，通常将层分布在管道阶段。

**MoE 优化**：为 MoE 模型设置高 `expert_model_parallel_size`，结合 `tensor_model_parallel_size`。配置专家并行训练。

**虚拟管道并行**：设置 `virtual_pipeline_model_parallel_size` 以启用 1F1B（一前一后）调度，减少管道气泡。

## 工作流集成

### 与 Rollout 引擎的集成

- **权重同步**：Megatron 后端通过权重更新器广播更新的权重
- **一致性**：确保所有引擎使用相同的模型版本
- **性能**：最小化训练和 Rollout 之间的通信开销

权重更新方式：

- **`UpdateWeightFromTensor`**：将权重作为张量发送（用于 `--colocate` 模式）
- **`UpdateWeightFromDistributed`**：通过分布式通信更新权重（用于分布式模式）

### 与检查点系统的集成

- **分布式检查点**：每个并行组保存其分片
- **恢复**：跨所有并行维度恢复训练状态
- **版本控制**：处理检查点格式兼容性

检查点管理：

- 使用 `load_checkpoint()` 加载检查点
- 使用 `save()` 保存检查点
- 支持 Megatron Core 分布式检查点格式

### 与监控的集成

- **指标收集**：跨所有并行组收集统计信息
- **健康检查**：验证阶段之间的通信
- **性能分析**：识别管道中的瓶颈

## 故障排除

### 常见问题

| 症状 | 可能原因 | 首要步骤 |
| --- | --- | --- |
| **训练挂起** | 并行组之间的同步问题 | 验证所有 rank 到达相同的屏障 |
| **损失不正确** | 梯度流或权重一致性问题 | 检查阶段之间的权重同步 |
| **内存不足** | 并行维度之间的分片不平衡 | 审查并行策略的内存分布 |
| **性能差** | 通信开销或管道气泡 | 分析通信和管道调度 |

### 诊断工作流

1. **验证引擎初始化** - 确认 `MegatronTrainRayActor` 正确配置
2. **检查并行组一致性** - 确保所有 rank 同意组分配
3. **验证通信路径** - 测试阶段间和组间通信
4. **审查配置** - 确认并行策略与硬件资源匹配

### 调试环境变量

```bash
TORCH_DISTRIBUTED_DEBUG=DETAIL  # 详细分布式调试
NCCL_DEBUG=INFO                 # NCCL 通信调试
CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1          # 同步 CUDA 操作
```

## 后端选择指南

### 何时选择 Megatron 后端

**选择 Megatron 后端当**：

- 训练**超深模型**（>100B 参数）需要管道并行
- 使用**混合专家 (MoE)** 架构需要专家并行
- 需要**混合并行**结合多个策略（TP+PP+EP）
- 使用受益于**管道调度**的模型（1F1B、交错）

**选择 FSDP 后端当**：

- 训练**大型密集模型**使用标准参数分片
- 更简单的配置和维护更优先
- 管道气泡开销不可接受
- 专家并行需求有限

### 关键区别

| 维度 | Megatron 后端 | FSDP 后端 |
| --- | --- | --- |
| **主要优势** | 管道 + 专家并行 | 参数分片简洁性 |
| **配置** | 更复杂，多个维度 | 更简单，主要是 FSDP2 |
| **最适合** | 超深、MoE、混合并行 | 大型密集模型 |
| **集成** | 完整 Relax 工作流支持 | 标准训练工作流 |

## 实现结构

**核心 Actor**：`relax/backends/megatron/actor.py` - `MegatronTrainRayActor` 实现分布式训练协调

**初始化和分布式设置**：

- `relax/backends/megatron/initialize.py` - `init()` 函数初始化 Megatron 分布式环境
- 调用 `mpu.initialize_model_parallel()` 设置所有并行组

**模型和优化器**：

- `relax/backends/megatron/model.py` - `setup_model_and_optimizer()` 构建模型和优化器
- `initialize_model_and_optimizer()` 处理检查点加载和初始化

**检查点管理**：

- `relax/backends/megatron/checkpoint.py` - 检查点加载/保存函数
- 支持 Megatron Core 分布式检查点格式

**权重更新**：

- `relax/backends/megatron/update_weight/` - 权重更新实现
  - `UpdateWeightFromTensor`：张量模式权重更新
  - `UpdateWeightFromDistributed`：分布式模式权重更新

**数据处理**：

- `relax/backends/megatron/data.py` - 数据迭代器和批处理
- `DataIterator` 处理数据流

**损失和梯度**：

- `relax/backends/megatron/loss.py` - 损失计算和梯度处理
- `get_log_probs_and_entropy()` 计算策略梯度
- `compute_advantages_and_returns()` 计算优势和回报

**参数解析**：

- `relax/backends/megatron/arguments.py` - Megatron 参数验证和设置
- `validate_args()` 验证 Megatron 配置
- `megatron_parse_args()` 解析 Megatron 参数

**模型提供者**：

- `relax/backends/megatron/model_provider.py` - 模型构建函数
- 支持多种模型架构（Qwen3、GLM4、DeepSeek 等）

**Megatron Bridge**：

- `relax/backends/megatron/mbridge/` - HuggingFace ↔ Megatron 权重转换
- 支持 Qwen3、GLM4、DeepSeek、MIMO 系列

## 资源

- **主要实现**：`relax/backends/megatron/actor.py`
- **初始化**：`relax/backends/megatron/initialize.py`
- **模型构建**：`relax/backends/megatron/model.py`
- **检查点**：`relax/backends/megatron/checkpoint.py`
- **参数**：`relax/backends/megatron/arguments.py`
- **权重更新**：`relax/backends/megatron/update_weight/`
- **数据处理**：`relax/backends/megatron/data.py`
- **损失计算**：`relax/backends/megatron/loss.py`
- **模型提供者**：`relax/backends/megatron/model_provider.py`
- **Megatron Bridge**：`relax/backends/megatron/mbridge/`
- **训练脚本示例**：`scripts/training/*/run-*.sh`
- **模型配置**：`scripts/models/*.sh`

## 关键集成点

### 与 Controller 的集成

`relax/core/controller.py` 中的 `Controller` 类：

- 注册 `MegatronTrainRayActor` 作为 Ray Serve 服务
- 管理训练循环，协调 Rollout、Actor、Critic 等服务
- 处理权重更新和检查点管理

### 与 TransferQueue 的集成

`transfer_queue/` 系统：

- `TransferQueueClient` 在 Actor 中用于数据获取
- 支持多种存储后端（Ray、Mooncake、Yuanrong）
- 处理数据的异步传输

### 与 Megatron Bridge 的集成

`relax/backends/megatron/mbridge/` 提供：

- 自动 HuggingFace ↔ Megatron 权重转换
- 支持多种模型架构
- 简化权重同步流程

## 常见任务

### 配置 Megatron 训练

1. 定义模型架构（`scripts/models/qwen3-4B.sh`）
2. 设置并行策略（`PERF_ARGS`）
3. 配置 RL 算法参数（`GRPO_ARGS`）
4. 启动训练（`ray job submit -- python3 relax/entrypoints/train.py ...`）

### 调整并行策略

- 增加 `tensor_model_parallel_size` 以减少每个 GPU 的模型大小
- 增加 `pipeline_model_parallel_size` 以分割超深模型
- 设置 `virtual_pipeline_model_parallel_size` 以启用 1F1B 调度
- 调整 `context_parallel_size` 以处理长序列

### 优化性能

- 使用 `--use-dynamic-batch-size` 动态调整批大小
- 使用 `--max-tokens-per-gpu` 限制 GPU 内存使用
- 启用 `--tp-comm-overlap` 重叠张量并行通信
- 使用虚拟管道并行减少管道气泡

### 处理检查点

- 使用 `--load` 加载预训练检查点
- 使用 `--save` 指定检查点保存路径
- 使用 `--dist-ckpt-save-pre-mcore-014` 兼容旧格式
- 使用 `rotate_ckpt()` 管理检查点轮转
